一.序言 dropout和L1.L2一样是一种解决过拟合的方法,梯度检验则是一种检验“反向传播”计算是否准确的方法,这里合并简单讲述,并在文末提供完整示例代码,代码中还包含了之前L2的示例,全都是在“深层神经网络解析”这篇基础之上修改的. 二.dropout 简单来说dropout就是在每次训练时“随机”失效网络中部分神经元,大概就是下图这么个意思. 让神经元随机消失办法很简单,我们将每一层的输出Y中部分位,置为0即可.回顾一下神经元的输出值Y: A = np.dot(w, IN) + b Y…

最近回顾神经网络的知识,简单做一些整理,归档一下神经网络优化算法的知识.关于神经网络的优化,吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂,有需要的可以去学习一下,本人只是对课程知识点做一个总结.吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上,链接如下(免费): https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法.通过梯度下降法,使得网络参数不断收敛到全局(或者局部)最小值,但是由于神经网络层…

一.完善常用概念和细节 1.神经元模型: 之前的神经元结构都采用线上的权重w直接乘以输入数据x,用数学表达式即,但这样的结构不够完善. 完善的结构需要加上偏置,并加上激励函数.用数学公式表示为:.其中f为激励函数. 神经网络就是由以这样的神经元为基本单位构成的. 2.激活函数 引入非线性激活因素,提高模型的表达力. 常用的激活函数有: (1)relu函数,用 tf.nn.relu()表示 (2)sigmoid函数,用 tf.nn.sigmoid()表示 (3)tanh函数,用 tf.nn.tan…

一.序言 Adam是神经网络优化的另一种方法,有点类似上一篇中的“动量梯度下降”,实际上是先提出了RMSprop(类似动量梯度下降的优化算法),而后结合RMSprop和动量梯度下降整出了Adam,所以这里我们先由动量梯度下降引申出RMSprop,最后再介绍Adam.不过,由于RMSprop.Adam什么的,真的太难理解了,我就只说实现不说原理了. 二.RMSprop 先回顾一下动量梯度下降中的“指数加权平均”公式: vDW1 = beta*vDW0 + (1-beta)*dw1 vDb1 = b…

梯度检验是一种对求导结果进行数值检验的方法,该方法可以验证求导代码是否正确. 1. 数学原理   考虑我们想要最小化以 θ 为自变量的目标函数 J(θ)(θ 可以为标量和可以为矢量,在 Numpy 的编程环境下,处理是一样的),迭代梯度更新公式为: 可以以sigmoid函数为例, 其导数形式为 我们可以实现梯度下降算法,那我们怎么知道g(z)梯度的准确性呢? 回忆导数的数学定义: 由此我们可得梯度校验的数值校验公式: 这便是梯度检验的原理.在实际应用中,我们常将ϵ设置为一个很小的常数,比如10-…

随机初始化 在线性回归和逻辑回归中,使用梯度下降法之前,将θ设置为0向量,有时会习惯性的将神经网络中的权重全部初始化为0,然而这在神经网络中并不适用. 以简单的三层神经网络为例,将全部权重都设置为0,如下图所示: 假设仅有一个训练数据,使用梯度下降,在第一次迭代时: 可以看到,第一次迭代的结果是:隐藏层的权重和激活值全部相等,输入层的权重相当于所有输入项放缩了相同的倍数. 在第二次迭代时: 此时,隐藏层的激活值又一次全部相等.继续迭代也会得到相同的结果,即a(2)的所有激活值和权重都一样,这显然…

动图示例实在太好 图像.神经网络优化利器:了解Halide  Oldpan  2019年4月17日  0条评论  1,327次阅读  3人点赞 前言 Halide是用C++作为宿主语言的一个图像处理相关的DSL(Domain Specified Language)语言,全称领域专用语言.主要的作用为在软硬层面上(与算法本身的设计无关)实现对算法的底层加速,我们有必要对其有一定的了解.因为不论是传统的图像处理方法亦或是深度学习应用都使用到了halide的思想. 其中,在OpenCV(传统图像处理库…

梯度爆炸和梯度消失: W[i] > 1:梯度爆炸(呈指数级增长) W[i] < 1:梯度消失(呈指数级衰减) *.注意此时的1指单位矩阵,W也是系数矩阵 初始化权重: np.random.randn(shape)* np.sqrt(2/n[l-1]) Relu:np.sqrt(2/n[l-1]) Tanh:np.sqrt(1/n[l-1]) 其他的做法:np.sqrt(2/n[l-1]+n[l]) 梯度的数值逼近: 使用双边误差逼近比单边误差逼近更准确 f(θ+ε) - f(θ-ε) / 2ε…

Halide视觉神经网络优化 概述 Halide是用C++作为宿主语言的一个图像处理相关的DSL(Domain Specified Language)语言,全称领域专用语言.主要的作用为在软硬层面上(与算法本身的设计无关)实现对算法的底层加速,有必要对其有一定的了解.因为不论是传统的图像处理方法亦或是深度学习应用都使用到了halide的思想. 其中,在OpenCV(传统图像处理库)中部分算法使用了Halide后端,而TVM(神经网络编译器)也是用了Halide的思想去优化神经网络算子. Hali…

https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80252012 我们在训练神经网络模型时,最常用的就是梯度下降,这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种(mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent),关于Batch gradient descent(批梯度下降,BGD)就不细说了(一次迭代训练所有样本),因为这个大家都很熟悉,通常接触梯队下降后用的都是这个.这里主要介绍Mini-b…